水稻—稻瘟菌蛋白质互作网络的构建与分析

发布时间：2021-10-25 06:09

　　稻瘟病是水稻（Oryza sativa L.）三种最常见的病害之一,由稻瘟病菌（Magnaporthe Grisea）侵染引起,在全世界范围内每年大约造成15%的水稻产量损失。根据基因--基因的作用原理,稻瘟菌与水稻跨物种间的蛋白质-蛋白质互作可能在稻瘟菌侵染水稻的过程中发挥重要作用。本文首先构建一个跨物种间蛋白质-蛋白质的互作数据库,然后应用同源关系、互作结构域和蛋白质功能的策略建立水稻-稻瘟菌的跨物种蛋白质互作网络,最后分析了在互作网络中稻瘟病蛋白质对水稻各个代谢途径的影响机制,主要研究结果如下.1.水稻-稻瘟菌间蛋白质互作对的预测。利用I nt erolog、 Domai n-Domai n、参与互作稻瘟病蛋白质的类型三个角度预测水稻-稻瘟菌间蛋白质的互作,建立了水稻-稻瘟菌间蛋白质的互作网络。该网络包含27个稻瘟菌蛋白质和236个水稻蛋白质,它们之间产生523个的互作对。其中来自稻瘟菌的蛋白质在该互作网络中的平均连接度为19.37,高于来自水稻的蛋白质的连接度（2.22）。表明来自稻瘟菌的蛋白质在水稻-稻瘟菌间蛋白质-蛋白质互作网络中起重要作用。2.水稻-稻瘟菌间蛋白质互作网络... 

【文章来源】：福建农林大学福建省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

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英文摘要
1. 引言
    1.1 水稻的常见病害
    1.2 稻瘟菌侵染水稻过程以及水稻的免疫反应
    1.3 本研究所涉及的物种的基因组研究进展
    1.4 蛋白质互作预测的研究进展
    1.5 调控网络分析手段的研究进展
    1.6 本研究所采用的技术路线
2. 材料和方法
    2.1 数据下载与整理
        2.1.1 水稻及稻瘟菌蛋白质序列下载
        2.1.2 预测模板序列下载
        2.1.3 序列ID的转化
        2.1.4 基因芯片数据下载
        2.1.5 调控网络数据下载
    2.2 蛋白质互作的预测
        2.2.1 Interolog预测法
        2.2.2 Domain-domain互作预测办法
        2.2.3 蛋白质互作的确认
        2.2.4 蛋白质互作网络的构建
    2.3 蛋白质互作网络的评估
        2.3.1 基于序列特征和机器学习方法的评估
        2.3.2 基于病原菌致病蛋白质的评估
    2.4 水稻调控网络拓扑属性的计算
    2.5 水稻调控网络的模块化分析
        2.5.1 分割水稻调控网络
        2.5.2 网络搜索
    2.6 水稻调控网络的主调控因子分析
        2.6.1 芯片数据预处理
        2.6.2 主调控因子分析
    2.7 功能富集分析及代谢通路分析
3. 结果与分析
    3.0 水稻-稻瘟病菌间蛋白质互作对的预测
    3.1 蛋白质互作网络的评估
    3.2 水稻调控网络模块化分析结果
    3.3 水稻调控子网的图示以及GO分析和代谢途径富集分析的结果
        3.3.1 cluster 1：调控网络主要模块
        3.3.2 cluster 2：水解酶活性以及转运功能相关模块
        3.3.3 cluster 3：调控活动以及激酶调控相关模块
        3.3.4 cluster 5:蛋白质酶多肽酶及水解酶相关模块
        3.3.5 cluster 6:泛素连接酶活性相关模块
        3.3.6 cluster 7:氧化还原酶活性及多种代谢途径相关模块
        3.3.7 cluster 9：包吞作用以及膜功能和小泡相关模块
        3.3.8 连接多个子网的关键基因
    3.4 水稻调控网络主调控因子分析
    3.5 不同病原胁迫下水稻的主调控因子分析
4. 讨论
    4.1 水稻-稻瘟病菌间蛋白质互作的发现
    4.2 水稻-稻瘟菌间互作蛋白质的GO分析
    4.3 稻瘟菌对水稻功能子网的影响
    4.4 稻瘟菌对水稻主调控因子的影响
5. 小结
参考文献
附录
致谢



本文编号：3456806